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闫冰教授团队Material Horizons:合成多功能Eu (III)修饰的HOFs

日期: 2024-05-06
浏览次数: 72

闫冰教授团队Material Horizons:合成多功能Eu (III)修饰的HOFs,结合人工智能技术实现对部分致癌物的监测以及潜在指纹识别


来源:同济大学化学科学与工程学院

生物识别安全是数据安全领域中一个重要的新兴问题。生物识别系统是通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等手段密切结合,利用人体固有的生理特征 (如指纹、脸象、虹膜等)和行为特征 (如声音、步态、笔迹等)来进行个人身份鉴定的技术。其核心在于如何获取这些生物特征,并将之转换为数字信息,存储于计算机中,利用可靠的匹配算法来完成验证与识别个人身份的过程。指纹作为一种个人“身份证”和“信息银行”的信息特征,是生物识别的首选技术。当手指接触物体表面,汗液分泌物和油性物质会形成摩擦脊图案的印记,被称为潜在指纹 (LFP)。LFP是犯罪现场最常见的指纹类型,肉眼几乎看不见。因此,LFP的提取和识别在刑事调查、个人身份识别和生物识别安全方面发挥着关键作用。然而,根据现有研究,建立一套高效、完整、精确的LFP提取和识别系统仍存在挑战。我院闫冰教授课题组长期致力于氢键有机框架材料(HOFs)的功能化研究,随着人工智能(AI)技术应用的成熟,该团队借助AI将功能化的HOFs应用于生物识别领域,提供了一种实用的解决方案,相关工作以“Multifunctional Eu(III) Modified HOFs: Roxarsone and Aristolochic Acid Carcinogen Monitoring and Latent Fingerprint Identification Based on Artificial Intelligence”为题在线发表于《Materials Horizons》(2023, DOI: 10.1039/D3MH01253K)上。

日前,该课题组合成了一例多功能Eu3+离子修饰的氢键有机框架 (Eu@HOF-BTB, Eu@1)紫红光材料。基于AI技术,Eu@1实现了集两种功能于一体:致癌物的监测以及LFP的提取和识别。一方面,借助于支持向量机 (SVM)、主成分分析 (PCA)和层次聚类分析 (HCA)等机器学习算法,基于不同机理,Eu@1传感器可同时区分两种致癌物洛克沙砷 (Rox)和马兜铃酸 (AA)。另一方面,Eu@1可作为一种用于LFP识别的高分辨率和高对比度的染料。AI技术被用作LFP信息分析的实用解决方案。基于指纹自动识别系统 (AFIS),实现了两幅指纹图象的同时识别,可以有效地用于个人信息的获取和识别。此外,团队还进行了刑事逮捕的仿真模拟实验。基于AlexNet的指纹分析平台 (AlexNet-FAP),“警察”将犯罪现场的未知LFP与数据库进行比较,在1秒内锁定“罪犯”,识别准确率超过90%。尽管指纹在三分之一甚至一半的区域被Rox或AA污染,AlexNet-FAP模型仍可准确识别指纹。

该项工作将HOFs荧光材料与AI技术相结合,为下一代LFP提取和识别技术提供一种实用的解决方案,也为法医学或其他案件处理领域提供参考。我院博士生朱凯是论文第一作者,闫冰教授是通讯作者。该研究工作得到了国家自然科学基金的支持。

论文连接:

https://pubs.rsc.org/en/content/articlelanding/2023/mh/d3mh01253k



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